首页 > 求索之路 > BiTipText 双手指尖盲打
BiTipText 双手指尖盲打
41新雅书院
作品介绍

BiTipText 双手指尖盲打

作者:陈伟浩 新雅书院(计算机科学与技术专业)

指导老师:Xing-Dong Yang,达特茅斯学院(Dartmouth College)计算机系

关键词:指尖盲打,无视觉参与,文本输入,人机交互

 

摘要

我们团队提出一种双手指尖盲打的概念模式,并基于此提出设计打字键盘的研究流程。在这种模式下,键盘隐形地分布在两只手的食指指肚上,用户依靠以往在QWERTY键盘上打字的肌肉记忆进行盲打。我们采用迭代式设计流程,探究了用户打字的惯用手,并在67,108,864个可能的键盘布局中选出1295个候选;基于此结果,我们考虑用户打字的速度指标和单词混淆度指标,筛选出优化后的键盘结果。在实验原型平台上,用户平均可以达到每分钟23.4个英文单词的输入速度。

我以第二作者的身份参与本项目,项目成果以论文形式收录于人机交互领域顶会ACM CHI 2020 (ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)。

 

背景

指尖打字的概念和探究工作是在TipText(UIST '19 best paper)中首次完成的。指尖打字是指在用拇指点击食指的第一指节上的皮肤,让用户利用既有的打字肌肉记忆,在手指上盲打的文本输入方式。这种打字方式很直觉、不引入额外的输入设备(只使用触觉反馈)、适合公共场合使用、适合没有熟识输入的穿戴设备(如智能手表、AR/VR等),但输入面积小、存在“胖手指”问题。

相对于TipText单手指尖打字,双手版本BiTipText的优势在于双手的面积更大,可以不像TipText那样使用分组键盘,而是放置更多的按键;同时涉及双手的打字方式也让用户点击序列更不易相互混淆、更易解码出用户输入的单词,纠错算法的纠错能力更强。

 

目标与流程

我们的目标是设计一个双手指尖打字键盘:基于QWERTY键盘的相对布局,在两个手指上分配26个按键。这种设计需要综合考虑可用性(易学性)和输入效率,其中输入效率包括考虑手指移动速度和输入单词的混淆度。因此,我们主要解决一个优化问题:在67,108,864(2^26)种可能的键盘布局中找出最优的键盘。

我们先对所有的候选键盘进行满意度打分(Satisfaction Score),筛选出相对符合用户惯用手直觉的键盘;之后对每个键盘进行移动时间指标(Movement Time)和单词混淆度指标(Word Ambiguity)的打分。最后,综合考虑两指标分数,找到优化键盘布局,并对该布局进行实际输入效率的评估。

实验过程中三项指标均采用计算机模拟方式打分;同时需要开展两个用户实验,分别用于构建用户惯用手模型和打字速度模型。

 

图1 研究流程

 

 

实验平台

针对速度建模实验和评估实验,我们采用了不同的实验平台。在打字速度建模实验中,我们为被试者制作手指石膏模型并扫描3D手指模型,然后使用运动追踪系统和碰撞算法精确重构用户手指碰撞。

 

图2 速度建模用户实验系统

 

针对最终的评估实验,我们基于Arduino计算平台,使用电容柔性皮肤感知手指点击。

 

图3 评估实验原型系统

 

 

 

评论 文明上网理性发言,请遵守评论服务协议
登录  登录后可以发言~
全部评论
主办方
承办方